10月13日，TrendX平台統計數據顯示BTC、ETH和TON的價格變動。 BTC討論價格為12.52K，較上週下跌0.98%；ETH上漲3.45%至3.63K；TON則下跌12.63%。同態加密貨幣(FHE)作為一種創新技術，允許在加密貨幣資料上進行運算，具有隱私保護優勢，適用於金融、醫療、雲端運算和區塊鏈等多個領域。儘管FHE面臨計算開銷大和多用戶支援複雜性等挑戰，但其在資料隱私和安全計算中的應用潛力巨大，並有望在未來發揮重要作用。
10月13日，TrendX平台BTC、ETH、TON的數據統計如下：
BTC上週討論價格為12.52K，較上週下跌0.98%，上週日價格為6,3916美元，較上週上漲1.62%；
ETH上週討論價格為3.63K，較上週上漲3.45%，上週日價格為2530美元，較上週日下跌4%；
TON上週討論價格為782，較上週下跌12.63%，上週日價格為5.26美元，較上週上週日下跌0.25%；
同態加密貨幣（Fully Homomorphic Encryption，FHE）是當前密碼學中的一個潛力的技術，其核心特性是允許在加密貨幣資料上直接進行計算而解密，這在隱私保護和資料處理方面提供了強大的基礎FHE可廣泛評估金融、醫療、雲端運算、機器學習、投票系統、物聯網及區塊鏈隱私保護等領域。然而，儘管FHE的應用前景可靠，但其商業化道路上仍面臨挑戰。
FHE的潛力及應用場景
同態加密的最大優勢在於隱私保護。想像一下，A公司需要利用B公司的運算能力來分析其數據，但又不希望B公司接觸到這些數據的具體內容。 FHE便能在這種威脅下發揮作用：A公司可以將資料加密貨幣，傳輸給B公司進行計算，計算結果依然保持加密貨幣狀態，A公司解密後便能取得分析結果。如此一來，資料隱私得到有效保護，而B公司也能完成所需的運算工作。
隱私保護機制對金融、醫療等資料敏感的產業必須如此重要。此外，隨著雲端運算與人工智慧的發展，資料安全日益成為關注焦點。 FHE在這些場景中提供多方運算保護，使各方面方在不揭露資訊的前提下完成協作。尤其是在區塊鏈技術中，FHE透過鏈上隱私保護和隱私交易審查等功能，提高了資料處理的透明度和安全性。
FHE與其他加密貨幣方式的對比
在Web3領域中，FHE、零知識證明（ZK）、多方計算（MPC）和可信任執行環境（TEE）都是主要的隱私保護方法。相反ZK，FHE能夠對加密貨幣資料執行多種操作，而MPC則各方在資料加密的情況下進行計算，而彼此共享共享資訊。 TEE則提供了環境中安全的計算，但對資料處理的彈性相對有限。
這些加密貨幣技術各有優勢，但在支援複雜的計算任務方面，FHE嚴重。儘管如此，FHE在實際應用中仍然面臨著高計算開銷與可拓展性差的問題，這導致其在實時應用中往往會出現架構捉襟見肘儘管FHE的理論基礎強大，但FHE的局限性與挑戰，但在商業化應用中遇到了實際挑戰。
計算開銷：FHE需要大量的計算資源，與未加密貨幣計算相比，其計算開銷顯著增加。對於高次諧波式的計算開銷，其處理時間呈現呈現式成長，因此FHE難以滿足即時計算的需求。為了降低成本， FHE需要依賴專用硬體加速，但同時也增加了部署複雜度。
有限的操作能力：FHE可以執行加密貨幣資料的加法和乘法，但其對複雜的非線性操作支援有限，這對涉及深度神經網絡，儘管等人工智慧應用來說是一個障礙。目前的FHE方案仍主要適用於線性且簡單的K線走勢圖式計算，局部模型的應用受到顯著的限制。
多用戶支援的複雜性：FHE在單一用戶場景下表現良好，但當涉及多用戶資料集時，系統複雜性趨上漲。 2013年，Lopez-Alt等人提出了多密鑰FHE框架，雖然允許不同的密鑰的加密貨幣資料集進行操作，但其密鑰管理和系統架構複雜度顯著提高。
FHE與人工智慧的結合
在當前的數據驅動時代，人工智慧（AI）正在多個領域中廣泛應用，但由於對數據隱私的關注，用戶往往不會分享敏感數據，例如醫療和金融資訊。 FHE為AI領域提供了隱私保護的解決方案。在雲端運算場景下，資料在傳輸和預存過程中通常是加密的，但在處理過程中卻往往是明文狀態。透過FHE，用戶的資料可以在保持加密貨幣狀態下處理，確保資料的隱私性。
這項優勢在GDPR 等法規中要求尤其重要，因為這些法規要求使用者對資料處理方式擁有知情權，並確保資料在傳輸過程中受到保護。 FHE 的端對端加密貨幣為合規性和資料安全性提供了。
目前FHE在區塊鏈中的應用及項目
FHE在區塊鏈中的應用主要著重於保護資料隱私，具體包括鏈上隱私、AI資料訓練隱私、鏈上投票隱私和鏈上隱私交易審查等方向。目前，突發項目利用FHE技術推動隱私保護實現。例如Zama建構的FHE解決方案被廣泛評估Fhenix、Privasea、IncoNetwork和MindNetwork等項目。
Zama：基於TFHE技術，專注於布林攻擊和低字長整數攻擊，並建構了針對區塊鏈與AI應用的FHE開發堆疊。
Octra：開發了一種新的智慧合約語言和HypergraphFHE庫，適用於區塊鏈網路。
Privasea：利用FHE實現AI運算網路中的隱私保護，支援多種AI模型。
MindNetwork：結合FHE與人工智慧，提供去中心化且隱私保護的AI環境。
Fhenix：作為以太坊的Layer 2解決方案，支援FHE Rollups和FHE Coprocessors，相容於EVM並支援Solidity編寫的智慧合約。
結論
FHE作為一種能夠在加密貨幣資料上執行計算的先進技術，具有保護資料隱私的顯著優勢。雖然目前FHE的商業化應用仍面臨著計算開銷大和可擴展性差的問題，但透過硬體加速和演算法優化，這些問題的關鍵步驟得到解決。此外，隨著區塊鏈技術的發展，FHE將在隱私保護和安全運算方面扮演越來越重要的角色。未來，FHE有可能成為隱私支撐保護運算的核心技術，為資料安全帶來新的革命性突破。
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